2022년 마스터해야 할 최고의 데이터 과학/머신 러닝 언어 및 도구

데이터 엔지니어와 머신 러닝 엔지니어는 빅 데이터, AI 및 ML의 광범위한 채택 덕분에 수요와 경력 전망이 급격히 증가하는 것을 목격하고 있습니다. 업계의 모든 병렬 회사에서 여러 프로그래밍 언어에 능숙하고 다양한 데이터 과학 도구 및 기계 학습 도구를 사용할 수 있는 데이터 엔지니어 및 ML 엔지니어를 모집하고 있습니다.

데이터 엔지니어 및 ML 엔지니어에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 직무 프로필도 진화하고 직무 요구 사항도 진화하고 있습니다. 기업은 데이터 엔지니어와 ML 엔지니어가 모든 최신 산업 동향을 파악하고 다양한 데이터 과학 도구를 사용하여 혁신적인 제품을 만들 수 있는 전문 프로그래머가 되기를 기대합니다.

이러한 도구와 언어가 무엇인지 궁금하시다면 더 쉽게 만들었습니다. 여기 모든 데이터 엔지니어와 ML 엔지니어가 알아야 하는 상위 10개 도구 및 프로그래밍 언어 목록이 있습니다!

상위 5개 프로그래밍 언어

1. 파이썬

소프트웨어 개발 및 데이터 과학 커뮤니티에서 Python의 엄청난 인기는 놀라운 일이 아닙니다. 이 고급 오픈 소스 언어는 매우 동적이기 때문에 데이터 과학용 Python을 사용하면 여러 가지 이점이 있습니다. 이 언어는 객체 지향, 명령형, 기능적 및 절차적 개발 패러다임을 지원합니다.

가장 좋은 점은 깔끔하고 단순한 구문으로 초보자에게 이상적인 언어라는 것입니다. 이 언어의 또 다른 장점은 Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy 및 SciPy와 같은 ML을 위한 광범위한 라이브러리와 도구를 제공한다는 것 입니다.

2. C++

C++는 정교한 고성능 응용 프로그램을 만들기 위해 전 세계 개발자들이 광범위하게 사용하는 범용 프로그래밍 언어입니다. C 언어의 확장으로 명령형, 객체 지향 및 일반 프로그래밍 언어의 기능을 결합합니다. C++의 두 가지 기본 특성은 속도와 효율성입니다.

C++를 사용하면 시스템 리소스와 메모리에 대한 높은 수준의 제어 권한을 얻을 수 있습니다. 기계 학습에 완벽하게 적합한 언어는 TensorFlow, LightGBM 및 Turi Create와 같이 잘 설계된 ML 리포지토리입니다. 또한 C++는 여러 플랫폼에 적응할 수 있는 응용 프로그램을 빌드하는 데 사용할 수 있다는 점에서 유연합니다.

3. SQL

SQL은 구조적 쿼리 언어를 나타냅니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 표준 언어입니다. SQL은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 저장, 조작, 검색 및 관리하는 데 사용됩니다.

SQL은 SQL 모듈, 라이브러리 및 사전 컴파일러를 사용하여 다른 언어에 포함할 수 있습니다. MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres와 같은 거의 모든 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDMS)은 표준 데이터베이스 언어로 SQL을 사용합니다.

4. 자바스크립트

JavaScript는 가장 널리 사용되는 웹 스크립팅 언어 중 하나입니다. 객체 지향, 명령형 및 선언적 프로그래밍 스타일을 지원하는 프로토타입 기반, 다중 패러다임, 단일 스레드, 동적 언어입니다.

JavaScript는 웹 페이지의 스크립팅 언어로 널리 사용되지만 Node.js, Apache CouchDB 및 Adobe Acrobat과 같은 비 브라우저 환경에서도 언어를 사용합니다. JavaScript에는 TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js 및 R-js를 포함하여 ML 모델을 교육하고 배포하는 데 유용한 많은 라이브러리가 포함되어 있습니다.

5. 자바

목록에 있는 또 다른 범용 프로그래밍 언어인 Java는 소프트웨어, 모바일 응용 프로그램, 웹 응용 프로그램, 게임, 웹 서버/응용 프로그램 서버 등을 개발하는 데 사용되는 클래스 기반 개체 지향 언어입니다. WORA(Write Once, Run Anywhere) 개념에서 작동합니다. Java로 코드를 컴파일하면 Java를 지원하는 모든 플랫폼에서 코드를 실행할 수 있습니다(재컴파일 필요 없음).

오늘날 Java는 개발자와 엔지니어가 빅 데이터 생태계를 개발하는 데 사용합니다. 또한 Java에는 Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner 및 JSTAT와 같은 ML 라이브러리 호스트가 있습니다.

상위 5가지 도구

1. AWS

Amazon Web Services(AWS)는 Amazon에서 개발한 보안 클라우드 서비스 플랫폼입니다. 종량제 모델로 개인, 기업, 기업, 심지어 정부에 주문형 클라우드 서비스를 제공합니다. AWS는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 데이터베이스 스토리지, 콘텐츠 전송 및 기타 다양한 기능을 제공하여 비즈니스 확장 및 확장을 지원합니다.

AWS를 사용하면 클라우드에서 웹 및 애플리케이션 서버를 실행하여 동적 웹 사이트를 호스팅할 수 있습니다. 클라우드에 파일을 저장하고 언제 어디서나 액세스할 수 있습니다. CDN(Content Delivery Network)을 통해 전 세계 모든 사람에게 정적/동적 파일을 전달하고 고객에게 대량으로 이메일을 보냅니다.

2. 텐서플로우

TensorFlow는 딥 러닝 시스템을 위한 훌륭한 머신 러닝 도구입니다. Node.js 및 브라우저에서 모델을 교육하고 배포하는 데 사용되는 오픈 소스 JavaScript 기반 기계 학습 소프트웨어 라이브러리입니다. 또한 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을 위한 훌륭한 도구입니다.

코어 라이브러리를 사용하면 브라우저에서 ML 모델을 원활하게 개발하고 교육할 수 있지만 TensorFlow Lite는 모바일 및 임베디드 장치에 모델을 배포하기 위한 경량 라이브러리입니다. TensorFlow Extended도 있습니다. 이는 대규모 프로덕션 환경에서 ML 모델을 준비하고, 훈련하고, 검증하고, 배포하는 데 도움이 되는 종단 간 플랫폼입니다.

3. 파이스파크

PySpark는 Spark용 Python일 뿐입니다. Apache Spark와 Python 프로그래밍 언어의 융합입니다. PySpark의 주요 목적은 코더가 Python에서 Spark 애플리케이션을 작성하고 개발할 수 있도록 돕는 것입니다.

Apache Spark는 오픈 소스, 클러스터 컴퓨팅 프레임워크인 반면 Python은 유용한 라이브러리 배열이 있는 범용 고급 프로그래밍 언어입니다. 둘 다 핵심 기능으로 단순성을 가지며 기계 학습 및 실시간 스트리밍 분석에 사용할 수 있습니다. 따라서 협력이 정당화됩니다. PySpark는 Python의 단순성과 Apache Spark의 속도 및 기능을 다양한 빅 데이터 애플리케이션에 활용할 수 있는 Spark용 Python API입니다.

4. 하이브

Hive는 Hadoop 플랫폼에서 구조화된 데이터를 처리하는 데 사용되는 데이터 웨어하우스 소프트웨어입니다. Hadoop을 기반으로 구축되었으며 SQL을 사용하여 분산 스토리지에 저장된 대규모 데이터 세트를 읽고, 쓰고, 관리할 수 있습니다.

기본적으로 Hive는 MapReduce 작업을 위한 SQL 유형 스크립트를 개발하는 데 사용되는 플랫폼입니다. 데이터 요약, 쿼리 및 분석의 세 가지 핵심 기능이 있습니다. Hive는 선언적 SQL과 유사한 언어인 HiveQL 또는 HQL로 작성된 쿼리를 지원합니다.

5. 사이킷런

Scikit-Learn은 Python용 오픈 소스 ML 라이브러리입니다. 그 디자인은 다른 최고의 Python 기반 라이브러리인 NumPy, SciPy 및 Matplotlib에서 영감을 받았습니다. 지원 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트, k-이웃 등을 포함한 다양한 알고리즘과 함께 제공됩니다. 또한 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 축소, 모델 선택과 같은 머신 러닝 및 통계 모델링을 위한 기타 여러 도구를 포함합니다. , 전처리

모든 오픈 소스 라이브러리 중에서 Scikit-Learn은 최고의 문서를 보유하고 있습니다. ML 모델을 구축하는 데 사용될 뿐만 아니라 Kaggle 대회에서도 널리 사용됩니다.

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결론

이것이 데이터/ML 엔지니어를 위한 가장 유용하고 인기 있는 10가지 데이터 과학 도구 및 프로그래밍 언어 목록입니다. 각 도구는 고유한 방식으로 고유하며 고유한 응용 프로그램이 있습니다. 이러한 도구를 최대한 활용하는 비결은 어떤 상황에 어떤 도구/언어를 사용해야 하는지 아는 것입니다. 초보자인 경우 이러한 도구를 활용하여 기계 학습 프로젝트를 수행할 수 있습니다.

프로그래밍 언어와 ML 도구로 실험해 보세요. 시행착오를 통해 배우십시오. 여기서 유일하게 중요한 것은 배우고자 하는 의지입니다. 배우고자 하는 호기심이 있다면 기술 향상은 더 이상 어려운 일이 아닙니다! 기계 학습 도구에 손을 대고 싶다면 업계 멘토의 도움을 받고 IIT-Madras & upGrad의 기계 학습 및 클라우드 고급 인증을 확인하십시오.